算法介绍： kNN (k-Nearest Neighbour) 算法是一种用于分类和回归的非参数的方法，可以用目标点周围所观察到的数据得平均值来预测出目标点 x 的值。...本文将会介绍kNN的回归和分类算法，交叉验证和kNN算法的缺点。 1）kNN回归： ? 其中N{k}(x)是训练样本中离目标x最近的k个样本。...根据以上公式，我们可以看出在预测y的值时，kNN算法是求在训练样本中离x周围最近的k个样本所对应y值们的平均值。 以R语言为例，我们需要安装“kknn”包，简单的1NN例子如下： ?...如上图所示，在预测左图中小黑点的分类时，我们在k为半径的一个圆中发现蓝色点的数量大于橙色点的数量，根据kNN算法，我们把目标点归为蓝色点类。...简单的R代码实现如下，我们得到最佳的k值是33。 ? 4.kNN的缺点： 虽然kNN模型具有容易实现，简单快捷的优点。
参考链接： K最近邻居的Python实现 python k近邻算法 K最近邻居(KNN) (K-Nearest Neighbors (KNN)) KNN is a supervised...KNN是一种监督的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。 KNN的原理是数据点的值或类，由该值周围的数据点确定。 ...我们可以尝试通过修改邻居数来提高结果的准确性。 这可以使用肘部方法来实现。 ...我们首先遍历40个邻居值，并使用该邻居数实例化一个KNeighborsClassifier对象。...但是，KNN确实有缺点，其中包括较高的预测成本，这对于大型数据集而言更糟。 KNN对异常值也很敏感，因为异常值会对最近的点产生影响。 此外，它们不适用于高维数据集，并且分类特征不能很好地工作。
下面是getNeighbors函数，该函数从给定测试实例的训练集中返回k个最相似的邻居（使用已定义的euclideanDistance函数） import operator def getNeighbors..., 5, 5] k = 1 neighbors = getNeighbors(trainSet, testInstance, 1) print(neighbors) 4.响应 一旦找到测试实例最相似的邻居...，下一个任务是根据这些邻居设计一个预测的响应。...我们可以通过允许每个邻居为他们的类属性进行投票来做到这一点，并以多数票作为预测。 以下提供了获得多个邻居的多数投票答复的功能。它假定所分种类是每个邻居的最后一个属性。...以下是本教程的5个关键知识： k-最近邻：一个简单的算法来理解和实现，以及一个强大的非参数方法。 基于实例的方法：使用数据实例（观察）对问题进行建模。
导言本文是一个优化的NV12图像缩放程序。有不同类型的图像缩放算法。它图像缩放算法的复杂性与图像质量损失和性能低下有关。我决定选择最简单的“最近邻居插值”和双线性插值，以调整NV12图像的大小。...在你阅读我的提示之前。你需要对格式有一些基本的概念。并且知道什么是插值缩放算法。如果您之前厌倦了RGBA格式的图像比例，您会更容易理解我的程序是如何工作的。...例如：Y00 Y01 Y10 Y11 份额 U00 和 V00Y20 Y21 Y30 Y31共享U10和V10算法最近的插值复制代码srcX = dstX * (srcWidth / dstWidth)...该算法只需使用“四舍五入”，将源图像中最近的像素值存储在dest图像数组中。因此，效果不会很大，通常会有一些严重的马赛克。双线性插值双线性插值同时使用小数部分和整数，根据四个像素计算最终像素值。...或者只是使用不同CPU的不同属性。但有时它需要巨大的更改（包括重新设计算法），同时将C代码转换为汇编代码。这取决于CPU的功能。
v=gGgyc9O7dqc , 只在这里做简单简述, 一个数四个节点, 每个节点有个容量为n, 节点存储该范围内的数据, 对应我们的场景就是存储商户信息, 每个节点表示大块区域, 节点的子节点表示他父节点中区域的一部分..., 方便更细的划分, 比如中国就是根节点, 湖南,湖北, 北京,上海,,,,都是子节点, 长沙, 常德, ,,,,都是湖南的子节点, 然后每个县又是每个市的子节点, 知道划分成为最小区域位置, 比如我的筛选最小区域是...1km * 1km,那么我就将中国分为n个1km*1km的小块存在数中, 四叉树的是将中国分为四块, 每块再划分四块, 知道划分为最小块, 之后我们新增商户或者查询的时候都可以在树中查询 查询的时候...10km，相邻矩形块有c点，c与a的距离为5km，由于a与b前缀编码相同位数更多，将会认为a与b的距离更近，因此为了避免边缘问题，我们在检索时，还要将相邻矩形块也一起遍历，，也就是看似在第三层矩形中找距离最近的点实际上由于边缘问题...，我们应该在第二层找最近节点
linux中查找最近或今天修改过的文件 某些情况下,我们需要找到今天被修改过的文件,以下列出两种方法。...date +%D’ 可以使用-S标志根据大小排序： ls -alS --time-style=+%D | grep ‘date +%D’ 2.也可以使用find 命令 -maxdepth level 查找的层级...-newerXY，其中X指代find的目标文件属性，Y代表参照属性。...X 和 Y 代表以下任一字母 a – 文件的访问时间 B – 文件的创建时间 c – 文件元数据(权限)被修改的时间 m – 文件内容的修改时间 t – 代表客观绝对时间，只作为参照属性存在，格式为...查找2021-11-08修改过的文件： find . -maxdepth 1 -newermt “2021-11-08” 或者，使用以下正确的格式： find .
某些情况下,我们需要找到今天被修改过的文件,以下列出两种方法。...+%D' 可以使用-S标志根据大小排序： # ls -alS --time-style=+%D | grep 'date +%D' 2.也可以使用find 命令 -maxdepth level 查找的层级...-newerXY，其中X指代find的目标文件属性，Y代表参照属性。...X 和 Y 代表以下任一字母 a – 文件的访问时间 B – 文件的创建时间 c – 文件元数据(权限)被修改的时间 m – 文件内容的修改时间 t – 代表客观绝对时间，只作为参照属性存在，格式为...查找2021-11-04修改过的文件： # find . -maxdepth 1 -newermt "2021-11-04" 或者，使用以下正确的格式： # find .
第 j 个查询的答案是满足如下条件的房间 id ： 房间的面积 至少 为 minSizej ，且 abs(id - preferredj) 的值 最小 ，其中 abs(x) 是 x 的绝对值。...如果差的绝对值有 相等 的，选择 最小 的 id 。如果 没有满足条件的房间 ，答案为 -1 。 请你返回长度为 k 的数组 answer ，其中 answer[j] 为第 j 个查询的结果。...包含每个查询的最小区间（排序 + 离线查询 + 优先队列） 先对所有的 rooms 排序，尺寸大的先， 查询 q 也是，尺寸大的先查（后续的查询中，之前的房间尺寸都是满足要求的） 然后依次查询，将满足尺寸的房间...id 插入 set，进行 二分查找，找到最接近的 id class Solution { public: vector closestRoom(vector>...closest = -1; minidgap = INT_MAX; auto it = s.lower_bound(preferred);//二分查找
好心办坏事啦~~~~没脸待下去了~~求搬家
第二个参数是一个元祖表示数据的位置。所有函数的坐标排序对索引的交错数据成员都很敏感 。如果 interleaved为False，则坐标必须采用[xmin，xmax，ymin，ymax，...，......rtree.index.nearest()可以获取离目标点位距离最近的几条数据，该方法有俩个参数，第一个参数是输入一个元祖即目标的坐标。第二个参数是一个整型，表示要返回几个坐标。...例如如果第二个参数为1时 只会返回离他最近的一条数据的id，没错返回的是插入时输入的第一个参数。但当离他最近的数据有多条时，这些数据都会被返回，哪怕你设置的第二个参数为1。 第一次运行的结果为： ?...找出了对应的数据id，并且生成了索引文件。但如果重新执行一遍会发现输出结果为： ? 天啊！一样的代码，为何结果不一样？...造成这个结果的罪魁祸首是第一次生成的索引文件，默认情况下，如果文件系统中已存在上述示例中具有给定名称rtree的索引文件，则它将以追加模式打开而不能重新创建。
今天给大家带来OSPF的基础实验及DR/BDR选举，邻居和邻接建立的文章我还在优化，下期给大家发布 开始建立邻居关系【2way】 ?...Hello报文时，会检查该报文邻居列表中是否携带了与自己相同的Router id,如果携带了则认为邻居建立，状态切换到2way; 邻居关系协商通过后，周期发送Hello报文，维护邻居关系(根据网络类型的不同...Hello报文的发送周期也不相同) 邻居关系建立的标志:状态切换到2way; 状态切换到2way的条件:收到的Hello报文中包含本设备的Routerid; 邻居建立中，Hello报文携带的参数协商：...建立邻居关系 RouterB向RouterA的一个状态为Down的接口发送Hello报文后，RouterB的邻居状态机置为Attempt。...Hello报文的作用（邻居建立的Hello包交互过程） 1、邻居发现：自动发现邻居路由器（发送到224.0.0.5） 2、邻居建立：完成Hello报文中的参数协商，建立邻居关系；、 3、选举DR、BDR
2 Init状态 OSPF路由器以固定的时间间隔（缺省10s）发送类型1（Hello）的分组，以便与邻居路由器建立特殊的关系。...3 Two-Way（双向）状态 每台OSPF路由器都使用分组试图与同一个IP网络中的所有邻居路由器建立双向状态或双向通信。Hello分组中含有发送者已知的OSPF邻居列表。...当路由器看到它自己出现在一个邻居路由器的Hello分组中时，它就进入了双向状态。...4 ExStart（准启动）状态 当路由器与它的邻居进入到ExStart状态后，他们之间的会话就表征为一种毗邻关系，但这时路由器还没有变成全毗邻状态。...路由器将它们所学到的信息与其现存的链路状态数据库进行比较，并且单独确认每个DBD分组，如果任何一台路由器接收到不在其数据库中的链路信息，该路由器就向其邻居请求有关该链路的完整更新信息。
DGL | 基于深度学习框架DGL的分子图初探 DGL | 基于深度图学习框架DGL的分子图生成 JTNN JTNN ：Junction Tree Variational Autoencoder for...然后，模型会将树和图编码为两个单独的向量z_G和z_T。 ? JTNN是一种自动编码器模型，旨在学习分子图的隐藏表示。这些表示可用于下游任务，例如属性预测或分子优化。...基于JTNN可视化给定分子的邻居分子 导入库 import torchfrom torch.utils.data importDataLoader, Subset import argparsefrom...noise) ms += [s] return ms, gt_smiles 获取给定分子 ms, smiles=reconstruct(3) 5000 获取邻居分子...绘制邻居分子 img = Draw.MolsToGridImage(ms_draw,molsPerRow=5,subImgSize=(250,150))img ?
前段时间调整了vim配置，尝试了下python-mode这个集成的配置。最终还是以体验太差告终，主要在性能方面，可能是我的Air配置太Low了。...当然除了性能问题之外，其他的PyMode已经处理的很好了。省去了装很多插件的麻烦。但问题是会帮你装上很多你用不到的插件。 于是又重新回到了自己动手的年代，毕竟性能在这摆着，最好还是按需安装。...今天又把所有的插件都梳理了一遍，该升级的升级一下。...其中关于YouCompleteMe的一个问题需要说下，具体就是 Traceback(mostrecentcalllast):File"/Users/the5fire/.vim/bundle/YouCompleteMe...，增加如下配置即可: let g:ycm_server_python_interpreter = '/usr/local/bin/python' 最新的配置如下: setnocompatible" be
最近碰到的问题，包罗万象，同时欢迎各位朋友们能提供这种迷你知识点。...可以在“视图”工具栏中，勾选“导航窗格”，就可以打开了， 《最近碰到的几个问题》 问题1 删除MySQL空用户 问题2 云文档多人编辑筛选乱的解决 问题3 MySQL数据库宕机的一种可能 问题4 配置磁盘自动挂载...未定义书签” 问题5 Oracle中invalid的package调整 《最近碰到的几个问题》 问题1 DBeaver执行窗口的显示问题 问题2 MySQL的text字段不够用 问题3 MySQL中"...The table 'xxxxx' is full"错误 问题4 SpringBoot中的@Controller和@RestController 问题5 MySQL检索全局变量和会话变量 《最近碰到的几个问题...《最近碰到的几个问题》 问题1 Shell中的判断 问题2 一个正则需求 问题3 xml文件过滤标签 问题4 JSON解析 问题5 JSON字符串和JSON对象 《最近碰到的几个问题》 问题1
Element对表单二次封装后，表单验证失效 疏漏：form-item 上的 prop 属性忘了写。...Vue组件，fontawesome的使用 https://www.jianshu.com/p/1191388be882 https://www.jianshu.com/p/1191388be882 使用
说起今年的春节，小伙伴们估计都是这样度过的。 一个字 难 由于没事干，除了数瓜子皮就是数星星。这不搞起了邻居的WiFi！...连接WiFi 在老家还是WiFi万能钥匙靠谱（ps:不懂得网络安全的重要性，一般都是用万能钥匙连接，密码肯定分享过了。）...nmap扫描端口 nmap -T4 -A 192.168.0.1 收集到的信息如下： 开放的端口： 80 2601 53 系统信息：Linux 路由器品牌：高格路由 image.png 访问80端口 image.png...祭出神器Burp暴力破解 image.png 成功登录路由器 image.png 嗯哼，界面UI挺漂亮的。...telnet登录 telnet 192.168.0.1 2601 image.png 利用路由器的登录密码，我们成功登录Telnet 看看都有哪些功能 终端执行list image.png 看起来还是很丰富的
( SELECT @m := @m + 1 mon FROM t_rep_order_timeout, ( SELECT @m := 0 ) a ) aa LIMIT 12 此处所用的辅助表...t_rep_oder_timeot表数据必须超过12条 删除表内的重复数据 DELETE t FROM interview t LEFT JOIN ( SELECT title, min
今天我们聊聊CPU的指令缓存和数据缓存，即iCache和dCache，他俩就是离CPU最近的缓存了。...6自旋锁的发展和高速缓存的关系： 等待的艺术 | 自旋锁的前世今生 CPU和主存之间也存在多级高速缓存，一般分为3级，分别是L1, L2和L3。...其实这不是CPU的功劳，而是编译器已经做好了标记。指令和数据都存储在内存中的不同区域，区域的划分是编译连接时划分好的。...另外在CPU里，取指令单元与取数据单元是不一样的位置的，将iCache放在取指令单元（Instruction fetch）处，idCache放在取数据的单元（LSU）处，这样取指令和取数据都在距离自己最近的地方取...其中L2的数据缓存为256KB，指令缓存为1MB，intel宣称可以减少L2的冲突，提高L2的吞吐量。后来Intel又恢复了L2使用统一缓存的结构。
幸得最近，争取了个公众号项目过来练练手，不然生分了。同时，项目里也算是整合了一些之前的想法，算是一些实践吧，这里聊做记录。
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